Stéphane, data scientist chez Plume Labs a répondu à nos questions sur le quotidien de son métier et son parcours. Découvrez ci-dessous notre interview sur le métier de data scientist :
Pouvez-vous expliquer aux jeunes en quoi consiste votre métier ?
Je travaille chez Plume Labs une entreprise qui récupère des données de navigation sur internet, c’est-à-dire les données que les utilisateurs laissent derrière eux. Pour un site e-commerçant, voir si ils sont allés sur la page principale, sur une page produit. Ces informations sont mises dans des bases de données et je dois extraire ces informations utiles pour mon entreprise.
Pour faire simple, un data scientist travaille sur des bases de données pour en extraire une information métier pour permettre à des équipes d’améliorer leur travail.
Quel a été votre parcours pour exercer le métier de data scientist ?
J’ai rencontré mon entreprise sur un forum de mon école. Ma formation est très orientée vers le machine learning, c’est-à-dire le domaine de l’apprentissage statistique qui est en réalité la base de notre métier. Il faut savoir trouver des informations dans les bases de données. Il y a aussi une notion de probabilité, il faut essayer de prévoir un événement qui va se produire dans le futur. Ce sont ces compétences qui m’ont permis de trouver ce travail.
Quelles sont les perspectives d’évolution ?
Aujourd’hui il y a un énorme boom dans le marché des data scientist. Beaucoup d’entreprises cherchent à en avoir car elles ont des données mais ne savent pas vraiment comment les analyser, les exploiter.
Nous sommes dans une période ou la data science s’impose. On essaye plusieurs choses car on ne sait pas encore ce qui est pertinent ou pas. Avec du temps et plus de personnes compétentes dans ce domaine, nous serons plus dans une logique d’optimisation. On aura des méthodes bien précises pour s’occuper d’un type de domaine particulier. Dans 10 ans peut être nous maitriserons parfaitement notre niveau actuel et nous pourrons mieux optimiser nos actions.
Faut-il une qualité ou un talent pour exercer le métier de data scientist ?
C’est un métier assez complet. Il faut avoir une bonne formation en informatique et en mathématiques. Travailler dans une base de données ça veut dire « coder ». Il faut savoir se représenter les bases de données et comprendre les relations qu’elles peuvent avoir entre elles, comment extraire une information pertinente, savoir faire des statistiques…
Il y a aussi une vraie composante de communication car le data scientist est souvent placé au centre des équipes : les équipes techniques qui récupèrent les données et les équipes métiers qui travaillent plus avec le client. Le data scientist discute avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins. Il va ensuite essayer de les traduire sous forme informatique.
Qu’est-ce qui fait que vous aimez votre métier ?
L’aspect le plus intéressant est de créer un modèle à partir d’une question très générale de notre client. On a une très grande liberté dans la création des modèles et dans la méthode de recherche. C’est cet aspect qui me plaît beaucoup. Il peut y avoir certaines impasses pour un data scientist, on peut être frustré quelque fois.
Si vous aviez une chose à changer ?
Il n’y a pas vraiment quelque chose à changer mais je suis curieux de voir ce que sera le métier quand il sera plus mature. Dans 10 ans, nous pourrons agir plus efficacement et c’est ce qui me rend curieux.
Une anecdote à nous raconter ?
Nous avons developpé un algotythme qui permet de détecter si nous avons à faire à une personne ou un robot sur internet. Par exemple Google fait passer des robots sur les pages web pour essayer de savoir de quoi elle parle. Ce n’est pas si évident de savoir si une personne est un robot ou une vraie personne. En partant vers quelque chose de différent, nous avons réussi à développer cet algorithme pour répondre à ce besoin qui n’était pas forcément prioritaire. C’est en ça que la data science est intéressante car notre liberté d’action nous permet de recadrer nos priorités.
