Par Taieb Badis
CEO & Co-Founder
Publié le 26 oct. 2020
Catégorie Machine Learning
Nous avons eu le plaisir d’inviter Samy, Leader Data & IA au sein du cabinet Onepoint, pour un talk passionnant lors duquel nous avons échangé sur la situation des projets Data Science dans les grands groupes.
Samy accompagne depuis plus de 13 ans les organisations dans leur développement et leur transformation Data, depuis la définition d’une vision stratégique jusqu’à son exécution technologique.
En particulier, il assiste des grands comptes et des startups dans l'élaboration et la mise en oeuvre de plusieurs projets.
Concrètement, quels sont les cas d'usage des grands groupes ? Samy en a vu passer des dizaines, ce lui permet de clairement les identifier et voir à quel point ils ont évolués au cours du temps.
Dans un cadre classique de Machine Learning, le cycle de vie est linéaire : extraction et transformation des données, modélisation, optimisation puis déploiement. Mais les grands groupes doivent de plus en plus mettre à jour leurs modèles de manière automatisée.
Le MLOps est la discipline qui consiste à automatiser l'entraînement et le déploiement* de modèles de Machine Learning. Samy nous explique pourquoi c'est un véritable sujet et qu'il y a autant de ressources mises en places.
En termes de compétences recherchées par les grands groupes aujourd’hui, on retrouve en pôle position le Data Engineer. Afin de mieux comprendre ce métier, nous vous invitons à lire cet article et à visionner notre webinar sur ce métier.
Ensuite, les compétences recherchées auprès des Data Scientist ont évolué. Alors qu’auparavant, son rôle était très centré sur le Machine Learning et l’analyse des données, on demande aujourd'hui à un Data Scientist d’avoir des compétences en IT, notamment en Cloud Computing. Le “graal” de la Data aujourd’hui est ce noveau métier, le Machine Learning Engineer, dont vous trouverez la description dans notre article sur les différents profils de Data Scientists.
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