La Fury de la Data : les datascientists sont-ils des super-héros ?

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— Data is Hype —

Data science est vraisemblablement le buzzword du moment. Les data scientists sont attendus comme les nouveaux messies de la 4ème révolution industrielle, les nouveaux super-héros du digital.

Le monde de l’éducation a déjà anticipé cet appel du marché avec nombre de formations, diplômes, cursus, sections en tout genre dans la data science et le machine learning.

Les entreprises ont emboîté le pas au système éducatif recrutant leurs data scientists. La perle rare ! The chosen One ! Parfois via un simple stagiaire, parfois via la concrétisation d’un nouveau service ou departement interne avec son Head of data.

Tout ca est de bonne augure !

Pourtant ces initiatives ne se transforment pas nécessairement en success stories.

— Une team data c’est difficile à mettre en oeuvre —

Le plus souvent, les entreprises qui essayent de mettre en oeuvre leur data misent sur un seul profile: le data scientist, capable à lui seul de gérer la situation. Un sur-homme ou une sur-femme, doté(e) de pouvoir. Mais les enjeux et la complexité des projets data requièrent en réalité une multitude de compétences détenus par des profils différents:

  • un data analyst pour l’analyse et préparation des données
  • un data scientist afin d’implémenter le modèle et interpréter les résultats
  • un ingénieur architecte technique et devops pour configurer l’environnement

Ajoutons à cela, que les data scientists débutants soient plus préparés à la technique et moins à la conception (en gros, plus préparés à la théorie qu’à la pratique) et plus préparés à l’exécution qu’à la collecte, l’exploration et la préparation des données.

Certaines entreprises adoptent un head of data. Cette démarche est en effet nécessaire pour orchestrer toutes ces compétences. Mais l’effet est limité si, comme souvent le head of data se retrouve esseulé, ne partage pas d’objectifs concrets définis et approuvés par la direction ou tout simplement n’a pas les moyens humains de répondre aux attentes.

— Le challenge —

L’enjeu consiste à adresser un projet stratégique, sponsorisé par le comité directeur,  afin d’asseoir ses investissements (le plus souvent substantiels) sur une rentabilité / performance business, sous peine de voire son pôle data réduit au rang de calculatrice de luxe.

A décharge, la réussite d’un projet Data représente un véritable challenge car il requiert la maîtrise de pouvoirs quasi incompatibles:

  • connaissances métiers, fonctionnelles et techniques
  • capacité de conduite de programmes de transformation globale de l’entreprise
  • autonomie dans la solitude de l’étude de la data.

Néanmoins, tout ceci représente une première brique data science au sein des entreprises.

— Parlons super-héros —

Alors résumons, et prenons un peu de hauteur: la science de la data c’est un peu le MCU (ie Marvel Comics Universe) du digital. Une équipe d’Avengers aux pouvoirs diverses et complémentaires s’unissent pour vaincre la data.

L’analogie est d’autant plus légitime que les compétences des membres d’une équipe data sont perçues comme surnaturelles par les non-initiés. Par “non-initié”, comprendre toute personne qui pense que l’intelligence artificielle s’apparente précisément à Jarvis dans Iron Man.

Dans ce cadre, intéressons-nous au rôle de Nick Fury !

Fury est l’instigateur des avengers, celui qui comprend l’intérêt de rassembler ces pouvoirs et de les unir autour d’un objectif commun. Fury est la tête de pont entre les avengers et le gouvernement, celui qui comprend les intérêts supérieurs de l’état et canalise les pouvoirs de ses troupes.

Nick Fury est aux Avengers ce que le Head of data est à la Data Science. La clé pour adresser le challenge des entreprises. Car la data ne va pas parler toute seule !

— Et la plateforme de cloud computing de google, alias GCP,  dans tout ca? —

La plateforme de Machine Learning de Google est un véritable terrain de jeu pour supers héros : à la fois flexible et pertinente.

Pertinente car la plateforme offre un large scope de services managés dédiés à la data : de l’ingestion jusqu’à l’entraînement et l’hébergement des modèles, en passant par l’exploration, le stockage et le traitement de la data: Pub/Sub, DataFlow, BigQuery, Cloud Storage, DataLab, DataPrep, DataStudio, Cloud ML Engine: le kit complet de la Data Sciences.

La plateforme allie intelligemment des services de différents niveaux: de la VMs au serveurs managés, en passant par les conteneurs jusqu’aux services “à la demande” : text-to-speech, speech-to-text, NLP, vision, translation, video intelligence…

Google est un contributeur majeur de technologies open-sources, sa plateforme de cloud computing est construite en grande partie autour de ces technologies. La bibliothèque TensorFlow, par exemple, est l’un des outils d’apprentissage machine automatique le plus utilisé en IA.

Flexible car elle offre tout un panel de possibilités en terme d’architecture technique qui permettent de couvrir à moindre frais des PoC, des tests grandeurs natures mais également l’industrialisation des modèles de Machine Learning.

— Qu’est ce que COSAVOSTRA peut vous apporter? —

Chez CosaVostra, nous ne sommes pas des super-héros, mais nous pourrions être votre Nick Fury.

Notre Data Lab se compose d’une équipe complémentaire de consultants en stratégie digital et innovation, en conseil marketing, des data analysts, des data scientists, des architectes IT et des devops.

Tout ce qu’il faut pour répondre intelligemment à vos problématiques en matière de data, donner un coup de boost à vos premiers pas et lancer de véritables chantiers.

— Qui sommes nous ? —

Jérémy Rochot

Chief Data Officer

Co-fondateur de Wizy.io, Jeremy a managé des équipes techniques en Tunisie et en France au cours des quatre dernières années. Diplômé de l’ENSIAME, Il a acquis une  solide expérience en Data Management et gestion d’équipes de développement worldwide à travers de nombreux projets industriels.

Expert certifié sur la Google Cloud Platform, il met à profit sa vision et son expertise des nouvelles technologies auprès des entreprises.

Mohamed Bahri

Data Science Director

Formé à l’école Centrale Paris et co-fondateur de Wizy.io, Mohamed a construit l’une des équipes de développement les plus solides en Tunisie au cours des quatre dernières années.

Son parcours professionnel commence dans le conseil IT chez Accenture et Ernst & Young.

Depuis 5 ans, il s’est tourné vers le monde du Machine Learning et de  l’IA afin d’aider les entreprises à se surpasser et se réinventer.

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