Par Ian Gormely
23 mars 2022
Shingai Manjengwa, directrice du développement professionnel chez Vector, a été nommée parmi les premières Femmes de l'année de Ryerson DMZ, une liste de 46 femmes choisies pour leurs « réalisations exceptionnelles et leurs contributions à la création d'un impact ».
« Cette distinction est dédiée à toutes les femmes du secteur technologique qui créent, trouvent des solutions et relèvent les défis », déclare Manjengwa à propos de ce prix. « Une participation accrue des femmes élargit notre champ des possibilités et renforce notre capacité à résoudre les problèmes. »
Choisi parmi plus de 600 candidates, ce prix a été « décerné par la communauté technologique afin d’honorer des femmes inspirantes au sein de l’écosystème technologique canadien ». Janet Bannister, associée directrice chez Real Ventures et membre du conseil d'administration de Vector, figure également sur la liste, qui comprend des femmes issues de « divers horizons et secteurs d'activité, notamment des fondatrices de startups, des dirigeantes d'entreprises, des pionnières du secteur à but non lucratif et de jeunes talents prometteurs ».
Manjegwa attribue une grande partie de son succès à une compétence acquise en tant que traductrice. « Je suis capable de décomposer des sujets et des problèmes complexes en concepts compréhensibles par tous », explique-t-elle. C'est une capacité qu'elle a développée par nécessité.
Manjengwa a obtenu un baccalauréat en commerce à l'Université du Cap, avec une spécialisation en sciences politiques, philosophie et économie. Après ses études, elle a décroché un emploi d'analyste de données, un domaine sans rapport avec sa formation initiale. « J'ai dû me débrouiller toute seule », se souvient-elle. « Cela impliquait de discuter avec les développeurs – ceux qui travaillaient sur le matériel, les logiciels ou les algorithmes – puis de faire le lien entre leurs explications et les besoins de l'entreprise, et de traduire tout cela en solutions concrètes. Une fois que j'ai commencé à poser des questions, les gens étaient disponibles. Mais c'est moi qui devais aller vers eux. »
Après s'être installée à Toronto et avoir obtenu une maîtrise en analyse de données à la NYU Stern School of Business, Manjengwa a fondé Fireside Analytics en 2015. « Au départ, l'entreprise se limitait au conseil », explique-t-elle. « Si vous avez un ensemble de données, je l'analyse et je rédige un rapport. » Elle s'est vite rendu compte que l'intérêt était aussi vif pour comprendre son raisonnement que pour les conclusions elles-mêmes.
Une rencontre fortuite avec des représentants d'IBM l'a amenée à contribuer à la création de ressources pédagogiques pour la plateforme Cognitive Class du géant technologique. « Mon approche de l'enseignement reflétait véritablement mon propre parcours d'apprentissage dans ce secteur », explique-t-elle, déconstruisant chaque aspect de la pratique jusqu'à ses concepts fondamentaux, tout en posant de nombreuses questions et en ne faisant aucune supposition. « J'ai intégré cette approche dans les études de cas et les cours que j'ai créés, et ça a résonné avec plusieurs personnes. » Son travail de formatrice a ouvert des portes à d'autres qui lui étaient fermées lorsqu'elle a fait ses premiers pas dans le monde de la science des données. À ce jour, ses cours ont été suivis par plus d'un demi-million d'utilisateurs inscrits.
Bien que la technologie évolue constamment — qu'on l'appelle apprentissage automatique et profond ou science des données —, le travail de Manjengwa chez Vector ne s'éloigne pas beaucoup de ses débuts : prendre des recherches de pointe en IA et les traduire en concepts et produits que l'industrie peut assimiler, que ce soit par le biais de conférences, de blogues, d'ateliers ou de cours.
« Après toutes ces années, je suis toujours traductrice. »
