MINES LA REVUE DES INGÉNIEURS #511 - Février 2021 - 54

Carrière
LA DATA SCIENCE : UNE RÉVÉLATION
" Ce choix de m'orienter vers la Data Science est issu de
mon parcours professionnel. J'ai toujours été le " geek "
dans mes missions. " Que ce soit dans le conseil ou dans
les start-up, il était nécessaire de mesurer et analyser les
indicateurs afin de faire les meilleurs choix. Fil conducteur
de son expérience professionnelle, ce rôle " d'enquêteur "
l'a conduit à franchir le pas et ouvrir la porte de la
Data Science.
Il complète son expérience en effectuant en ligne des
cursus spécifiques à ce domaine. À l'époque de sa formation
initiale, ces enseignements n'étaient pas développés
aux Mines, contrairement à aujourd'hui.
En parallèle de sa vie professionnelle, il suit donc des
MOOCs dédiés à la Data Science3
. Sa motivation pour se
lancer dans ce projet de " reconversion " lui a permis de
contourner les difficultés à trouver la disponibilité pour
approfondir ses connaissances dans ce domaine, et à
garder le cap. Ainsi, dans le même temps, il développe un
projet personnel lui permettant de mettre en application
ces acquis (application WEB, moteur de recherche-reconnaissance
d'image).
DATA SCIENTIST : ENQUÊTEUR INGÉNIEUR OU
INGÉNIEUR ENQUÊTEUR ?
Qu'est-ce qu'un Data Scientist ? " C'est un enquêteur avec
une double casquette : enquêteur et ingénieur " , précise
Vincent. Car le Data Scientist est enquêteur dans la phase
de compréhension du système, phase où le relationnel
est primordial. L'enquêteur va sur le terrain, il côtoie les
usagers et les concepteurs, et doit recueillir leur perception
du sujet. L'enquêteur s'approprie un sujet pour
explorer le contexte et proposer des évolutions. Il est
important de fédérer les intervenants qui maîtrisent le
sujet mais n'ont pas le " profil technique " .
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de grande qualité pour faire évoluer sa carrière.
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Puis l'ingénieur doit prendre le sujet dans son ensemble
en " simplifiant " l'approche et en concevant un modèle
adapté simple, compréhensible et accepté par tous et
applicable. Au cœur de l'entreprise, le Data Scientist ne
doit pas rester isolé. Il doit être capable de faire passer
le message, convaincre. Être ingénieur est un avantage,
la capacité de prise de décision est un plus. Il y a sinon le
risque de se noyer dans les choix possibles. Il faut choisir,
arbitrer et défendre ses choix.
Le côté généraliste de la formation d'ingénieur des Mines
est un atout fort, car il incite à prendre du recul et ne pas
se lancer sur une analyse spécifique correspondant à sa
spécialité. Ainsi, l'ingénieur généraliste a le potentiel pour
être " bon " dans le métier de Data Scientist puisqu'il a la
vue d'ensemble. Et il est plus important d'avoir la meilleure
vue d'ensemble plutôt que d'avoir le meilleur algorithme.
La
mission requiert de bonnes compétences en communication.
En amont pour comprendre le contexte et en
aval pour convaincre du bien-fondé des solutions préconisées.
À défaut, les solutions ne sont pas appliquées.
LE MOT DE LA FIN
Le domaine de la Data Science est vaste. Cependant, les
prérequis restent invariants : une capacité de compréhension
des systèmes, un esprit d'analyse et une capacité
à concevoir des modèles et à choisir " le modèle " adapté.
Mais il faut surtout être un bon communicant, être autonome
et engagé.
Le marché de la Data est ouvert, et l'exemple de Vincent
nous démontre que tous les chemins sont possibles pour
un ingénieur motivé. Le métier de Data Scientist est tout
particulièrement adapté à l'ingénieur, et la formation
actuelle des ingénieurs généralistes des Mines s'est
adaptée à cette nouvelle demande du marché. " Profitez-en
! " dit Vincent. Quant à la réponse à la question de
Vincent : le Data Scientist est-il un ingénieur enquêteur
ou un enquêteur ingénieur ? À chacun de se faire une
opinion. 
1. Référence plaquette Ubisoft
2. Le NLP est une discipline qui étudie la compréhension, la manipulation et
la génération du langage naturel par les machines, que ce langage soit écrit
ou parlé. Il allie les connaissances issues de la linguistique, de l'informatique
et de l'intelligence artificielle.
3. La référence sur le sujet est Andrew Ng, chercheur américain en
informatique et professeur associé au Département de science
informatique de l'université Stanford. Son travail concerne principalement
l'apprentissage automatique et la robotique. En 2012, il fonde Coursera avec
Daphne Koller. À voir sur le site coursera.org : http://bit.ly/Mines511-17
MINES_LA REVUE DES INGÉNIEURS
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#511_FÉVRIER_2021
http://www.coursera.org http://bit.ly/Mines511-17 http://www.inter-mines-org
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