Dans un monde où la technologie fait fureur et où les consommateurs s’avèrent de plus en plus exigeants, les entreprises sont constamment confrontées à de nouveaux défis. Parmi ceux-ci figure notamment l’essor du Big Data qui les poussent à adopter une méthode infaillible leur permettant de gérer efficacement et aisément une quantité incommensurable de données, de leur donner plus de sens et d’en dégager toutes les informations précieuses dont elles peuvent tirer le meilleur parti. Dans ce contexte, certaines entités n’hésitent pas à faire appel à des data scientists (en français, scientifiques des données), les seuls experts qui peuvent révéler la véritable valeur des données. En quoi consiste le métier de data scientist ? Peut-il agir en synergie avec l’Intelligence Artificielle (IA) ?
Data Science : de quoi parle-t-on exactement ?
La data science est une discipline qui a pour objectif premier l’exploration et l’analyse des données brutes, puis leur transformation en des informations permettant de résoudre les problématiques auxquelles sont confrontées les entreprises, même les plus complexes. L’idée est plus précisément d’en extraire les bons insights qui permettent aux entreprises de prendre les meilleures décisions et de doper par conséquent leurs performances.
La data science permet l’élaboration d’un data product, un modèle reposant sur des data et traitant ces dernières pour ainsi générer des résultats par le biais d’un algorithme. Les moteurs de recommandation de Netflix, d’Amazon ou de Spotify en sont des exemples pertinents. Ils ont pour objectif premier l’ingestion des données des utilisateurs qui débouche sur la formation de préconisations sur mesure par rapport à ces informations. À la différence des insights, les data products n’aiguillent pas la prise de décision. Ils sont développés pour faire partie intégrante des applications centrales de data science. Compte tenu de tout cela, la science des données résulte de l’imbrication de plusieurs domaines, dont l’innovation technologique, le développement d’algorithmes et la data inférence.
La maîtrise de la science des données passe inexorablement par le suivi d’une formation spécifique
Afin de maîtriser tout ce qui s’articule autour de la science des données, il est capital de suivre une formation de data scientist qui enseigne l’ensemble des compétences nécessaires pour démarrer une carrière dans le data. Depuis l’extraction des données jusqu’au développement et le déploiement des data products, en passant par les modélisations statistiques et mathématiques, ce type de formation met à l’épreuve le stagiaire grâce à des dizaines de projets informatiques. Tous ces projets font appel aux nouvelles technologies et tendent à exploiter les innovations disponibles, afin que l’apprenant puisse les maîtriser à la fin de son parcours.
La formation débute généralement par la data analysis et Python, les deux principaux leviers sur lesquels l’apprenant doit s’appuyer pour aller plus loin dans son apprentissage. Puis, on lui apprend à tirer le meilleur parti des librairies de la science des données telles que Plotly et Matplotlib pour la data visualisation, ou Numpy et Pandas pour l’analyse des données.
Tout au long de la formation, le stagiaire s’approprie également différents concepts de probabilités et statistiques qui lui permettront d’apporter une portée plus concrète aux différentes analyses qu’il va mener. On lui montre également les secrets d’une collaboration fructueuse et d’une meilleure gestion de projets au moyen de différents logiciels de gestion. La formation se poursuit par l’apprentissage de la data management et collection, du deep learning et du machine learning, le développement et déploiement des outils applicatifs, sans oublier l’amélioration du personal branding.
À l’issue de la formation, l’apprenant se voit attribuer un certificat « Concepteur développeur en science des données », le précieux sésame qui lui permettra d’exercer le métier de data scientist et de se créer par la suite les meilleures opportunités professionnelles.
Quelles sont les missions qui incombent à un data scientist ?
Parmi les nombreuses responsabilités qui incombent à un scientifique des données, on attend de lui de mettre à profit sa connaissance des données pour contribuer au développement de l’entreprise au sein de laquelle il exerce. Son quotidien est dans ce cas ponctué de collecte, d’assemblage et de nettoyage des données (des opérations qui, à elles seules, prennent 70% du temps de l’expert). À ces tâches s’ajoutent la modélisation de variables, le peaufinage de modèles et l’interprétation des résultats.
La data scientist a aussi pour mission de définir les algorithmes de data analysis les plus pertinents pour se conformer aux différents besoins de l’entreprise, mais également de développer des modèles prédictifs et descriptifs. On peut ajouter à tout cela sa capacité à identifier les patterns et tendances pour ainsi déceler les atouts majeurs de l’entreprise, ainsi que les axes d’améliorations. Cette entreprise peut ainsi se baser sur les résultats de la série d’analyses menée par le scientifique des données pour prendre les meilleures décisions et développer des produits et services en fonction des attentes et exigences des clients.
Expert en informatique, il saura créer des outils applicatifs sur mesure, c’est-à-dire développés selon les besoins et exigences de l’entreprise, ainsi que ses caractéristiques et processus. Il est mesure de les intégrer parfaitement dans le système d’information de cette entité et de s’assurer qu’ils puissent communiquer fluidement avec les autres applications et logiciels. Tout au long de son intervention, cet expert en informatique peut être amené à collecter une quantité astronomique de data non structurées qu’il transformera en des insights exploitables.
Un data scientist exploite-t-il les innovations de l’intelligence artificielle ?
C’est totalement le cas. L’intelligence artificielle fait même partie des disciplines qui font partie intégrante de la science des données. Lors de son intervention, un data scientist peut exploiter principalement deux des branches de cette IA, dont le machine learning et le deep learning.
Le machine learning
Le machine learning permet tout particulièrement au data scientist d’automatiser pratiquement toutes les missions chronophages qui lui incombent. En prime, cette sous-catégorie de l’IA les optimise de telle sorte qu’elles puissent répondre au mieux à des problématiques qui peuvent s’avérer aussi diverses que variées.
Le data scientist fournit un jeu d’informations et fait part des problématiques de l’entreprise. La machine en extrait en conséquence des informations approfondies que le scientifique des données pourra interpréter aisément et exploiter pour améliorer significativement les résultats. En bref, le machine learning offre au data scientist la possibilité de récolter facilement une plus grosse quantité d’informations à partir des données, tant structurées que non structurées. L’entreprise ne pourrait le faire autrement avec des solutions traditionnelles. Puisque la collecte et l’assemblage des informations sont des tâches propres au scientifique des données, c’est à compter de l’étape de nettoyage que le machine learning prend toute son importance.
Le deep learning
Pour ce qui est du deep learning, celui-ci est plus précisément une sous-catégorie du machine learning, car il est basé sur un apprentissage sans surveillance. Il n’a alors pas besoin de data structurées et peut ainsi travailler à partir des informations non structurées.
Le data scientist réserve généralement ce système aux tâches les plus complexes, notamment quand les aspects des données à traiter ne peuvent pas faire l’objet d’une catégorisation préalable. Le deep learning est alors en mesure d’identifier aisément les caractéristiques discriminantes des informations collectées, sans avoir à les catégoriser en amont.
Qui plus est, il n’a nul besoin d’être piloté par un développeur spécialisé du fait de sa capacité à évaluer lui-même les besoins de rectifier le classement ou de mettre en place des catégories inédites en fonction des nouvelles data. Alors que l’apprentissage automatique peut s’opérer à partir d’une base de données contrôlable, l’apprentissage profond a quant à lui besoin d’une quantité d’informations plus conséquentes pour pouvoir garantir des résultats fiables.
