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’impact ».

« Cette reconnaissance s’adresse à toutes les femmes dans la tech, qui construisent des choses, qui trouvent des solutions et qui grignotent les défis », explique Manjengwa à propos du prix. « L’augmentation de la participation des femmes élargit notre espace de solutions et renforce notre capacité de résolution de problèmes. »

Choisi parmi plus de 600 nominés, le prix a été « sélectionné par la communauté technologique pour honorer les femmes inspirantes de l’écosystème technologique canadien ». Janet Bannister, associée directrice chez Real Ventures et membre du conseil d’administration de Vector, figurait également sur la liste, qui comprend des femmes issues de « milieux et industries diversifiés, y compris des fondatrices de startups, des leaders d’entreprise, des pionnières d’organismes sans but lucratif et des jeunes émergents. »

Manjegwa attribue une compétence qu’elle a développée en tant que traductrice comme une raison clé du succès qu’elle a connu. « Je suis capable de déconstruire des sujets et des problèmes complexes en concepts que différentes personnes peuvent comprendre », dit-elle. C’était une capacité qu’elle avait développée par nécessité. 

Manjengwa a obtenu un baccalauréat en commerce de l’Université du Cap, avec des majeures en politique, philosophie et économie. Mais après l’obtention de son diplôme, elle a trouvé un emploi comme analyste de données, un domaine sans rapport avec son diplôme. « J’ai dû trouver une solution », se souvient-elle. « Cela impliquait de parler avec les développeurs — les gens qui travaillent avec le matériel, le logiciel ou les algorithmes — puis de relier ce qu’ils m’avaient dit à l’aspect industriel de l’entreprise et de tout traduire en adoption. » Une fois que j’ai commencé à poser des questions, les gens étaient ouverts. Mais je devais aller les voir. » 

Après avoir déménagé à Toronto et obtenu une maîtrise en analytique d’affaires à NYU Stern, Manjengwa a fondé Fireside Analytics en 2015. « L’entreprise était censée être juste du conseil », dit-elle. « Si tu as un jeu de données, je vais le regarder et écrire un rapport. » Elle réalisa rapidement qu’il y avait autant d’appétit pour comprendre comment elle en était arrivée à ses conclusions que pour les conclusions elles-mêmes.  

Une rencontre fortuite avec des gens d’IBM l’a amenée à contribuer du matériel éducatif à la plateforme Cognitive Class du géant technologique. « Mon approche de l’enseignement reflétait vraiment mon propre parcours d’apprentissage de l’industrie », dit-elle, déconstruisant chaque aspect de la pratique jusqu’à leurs concepts fondamentaux tout en posant beaucoup de questions sans faire aucune supposition. « J’ai intégré cela dans les études de cas et les cours que j’ai réalisés, et ça a résonné auprès de beaucoup de gens. » Son travail d’enseignante a ouvert des portes à d’autres qui lui étaient autrefois fermées lorsqu’elle a mis les pieds dans le monde de la science des données. À ce jour, ses cours comptent plus d’un demi-million d’utilisateurs inscrits. 

Bien que la technologie continue d’évoluer — que l’on l’appelle machine et deep learning ou science des données — le travail de Manjengwa chez Vector ne s’éloigne pas beaucoup de ses débuts : prendre d’excellentes recherches en IA et les traduire en concepts et produits peut absorber, que ce soit des conférences, des blogues, des ateliers ou des cours. 

« Après toutes ces années, je suis toujours traducteur. »