Ce que les cycles supérieurs vous apprennent vraiment

Aux cycles supérieurs et au postdoctorat, votre parcours dépendra de deux facteurs déterminants : les compétences que vous développez dans le milieu universitaire, et le réseau que vous tissez en cours de route. Les premières, souvent regroupées sous l’appellation de « compétences transférables », peuvent ouvrir des portes inattendues. 

C’est la fin de l’automne 2018. Jeune postdoctorant, je suis entassé avec mes collègues dans un petit avion de recherche à destination des écosystèmes côtiers de la Colombie-Britannique. Notre objectif : comprendre l’effet des microorganismes sur le carbone au fil de son passage de la forêt à l’océan, ainsi que les répercussions de ces changements microscopiques sur le climat mondial. (Ce travail a donné lieu à un article : Levy-Booth et coll., ISME, 2019.) 

À bord du vénérable Grumman G-21 Goose qui nous transporte jusqu’à notre station de terrain, une étudiante me confie qu’elle ne s’imagine pas poursuivre une carrière universitaire. Dans le grondement assourdissant des moteurs datant de la Seconde Guerre mondiale, alors que l’appareil s’incline entre les fjords, elle me demande comment elle pourrait se réorienter vers l’industrie ou le monde des affaires, alors que son expérience se limite au travail en laboratoire. 

Je lui ai tenu le même discours que je vous tiens aujourd’hui : elle a passé plus de quatre ans à travailler activement ses aptitudes pour la résolution de problèmes et le traitement de questions complexes. Ce sont des compétences qui servent partout. Cette étudiante est aujourd’hui PDG d’une entreprise spécialisée en génétique microbienne. Autant dire que je suis plutôt fier de mon conseil!  

Des compétences qui rapportent 

Depuis ce vol, ma propre carrière a pris une tournure que je n’aurais jamais pu prévoir. J’imaginais une trajectoire toute tracée vers le professorat : enseigner, encadrer, publier, obtenir la permanence. Mais le chemin s’est révélé imprévisible et, au bout du compte, beaucoup plus enrichissant. 

Après le grand chamboulement de la pandémie de COVID-19, j’ai cessé d’enchaîner les entrevues professorales pour diriger une plateforme de séquençage, avant de tenter l’aventure au sein d’une jeune entreprise en biologie synthétique qui avait un besoin pressant de reconstruire ses pipelines de séquençage. J’y dirige aujourd’hui une équipe d’ingénierie qui travaille à la conception de la prochaine génération de thérapies génétiques. S’il m’arrive encore de travailler sur des projets de séquençage, je consacre désormais l’essentiel de mon énergie à repousser les limites de l’IA et de l’apprentissage machine. 

Avec le recul, il est clair que ce parcours repose largement sur les compétences et les habitudes de travail que j’ai acquises aux cycles supérieurs, et sur lesquelles je m’appuie chaque jour. 

1. Résolution de problèmes complexes 

L’incertitude fait partie intégrante du travail de recherche. On apprend à poser des hypothèses, à les tester avec rigueur et à garder l’esprit ouvert lorsque les données déjouent les attentes. Dans l’industrie, ces réflexes sont inestimables. Les problèmes complexes et multidimensionnels — qu’ils relèvent de la biologie, de l’ingénierie ou de l’IA — récompensent les personnes capables de procéder par expérimentation, de s’adapter rapidement et de composer avec l’ambiguïté. Les scientifiques les plus remarquables avec qui j’ai travaillé ne brillent pas seulement par leurs compétences techniques, mais aussi par leur persévérance face à l’inconnu. 

2. Écriture et communication 

S’il est un superpouvoir sous-estimé transmis par la formation universitaire, c’est bien la capacité de communiquer avec précision. Les études supérieures vous obligent à structurer votre pensée, parce que vous devez écrire clairement, qu’il s’agisse d’expliquer vos données dans un article, de défendre une proposition ou de condenser des années de recherche en une présentation de dix minutes lors d’une conférence. 

Dans l’industrie, écrire clairement, c’est penser clairement. C’est d’ailleurs l’une des compétences auxquelles je consacre le plus de temps dans mon mentorat auprès des cadres supérieurs. La capacité de synthétiser un problème complexe et multidimensionnel dans une note de service ou une présentation percutante détermine souvent si un projet avance ou s’enlise. La rigueur et le sens du détail acquis à force de rédiger des articles et de défendre des propositions ont une incidence directe sur les résultats opérationnels : un meilleur alignement, des décisions plus rapides, moins de malentendus et, finalement, plus de revenus. 

Si vous avez passé des années à expliquer vos travaux à des évaluatrices et évaluateurs sceptiques ou à des auditoires hétérogènes, vous maîtrisez déjà l’une des compétences les plus précieuses au sein de toute équipe : celle de transformer des idées complexes en messages clairs, convaincants et exploitables. 

3. Programmation et manipulation des données 

Qu’il s’agisse d’analyser des génomes, d’optimiser des protocoles expérimentaux ou de modéliser des systèmes d’IA, vous devez gérer des données. Savoir programmer, c’est savoir automatiser les tâches répétitives et libérer de l’espace pour la créativité. Je m’appuie encore sur ces compétences au quotidien, non seulement pour coder, mais aussi pour adopter une approche computationnelle des systèmes, des expériences et des décisions. Même des notions de base en analyse de données peuvent considérablement élargir votre portée, tant en recherche que dans l’industrie.  

Plus fondamentalement encore, comprendre que la technologie facilite la résolution de problèmes complexes transforme votre manière de les aborder et renforce la valeur que vous apportez à votre organisation. 

4. En prime : gestion de projets et d’équipes 

Cet aspect est un peu plus idéaliste; peu d’étudiantes et étudiants aux cycles supérieurs ont l’occasion d’assumer un véritable rôle de leadership dans leurs projets. Cela dit, s’initier aux dimensions moins séduisantes de la recherche : la rédaction de demandes de subvention, la gestion budgétaire ou l’encadrement des étudiantes et étudiants de premier cycle constitue un excellent tremplin vers l’industrie. Au fond, la gestion d’un projet de recherche ressemble beaucoup à la direction d’une équipe au sein d’une jeune entreprise. Dans les deux cas, il faut jongler avec des priorités concurrentes, encadrer des collègues avec moins d’expérience et garder une vue d’ensemble tout en réglant les problèmes du quotidien. Même si le milieu universitaire ne met pas toujours cet aspect en avant, la capacité de communiquer clairement, de formuler une rétroaction constructive et d’organiser des chantiers de travail complexes est un véritable superpouvoir dont la portée dépasse largement le cadre du laboratoire. 

Trouver sa propre voie 

Avec le recul, il apparaît clairement que les compétences fondamentales que je mobilise tous les jours ne proviennent pas d’un cours, d’un titre ou d’un poste en particulier. Elles sont issues des habitudes forgées aux cycles supérieurs : apprendre à composer avec l’incertitude, à penser et à écrire avec clarté, à interpréter des données brutes et à faire avancer les projets (et les équipes) dans la bonne direction. 

Cette perspective est-elle universelle? Probablement pas. Mais pour avoir accompagné plusieurs étudiantes et étudiants dans leur transition vers l’industrie, j’ai pu constater de première main à quel point ces mêmes compétences, et la capacité de s’en servir pour dépasser les attentes, peuvent rendre une carrière non seulement fructueuse, mais aussi délicieusement atypique et étonnamment gratifiante.