La Data sous toutes ses coutures

hgjhghjS’est tenue aujourd’hui (le 17 juin 2014), la conférence « Smart/Big/Open Data » à l’Ecole 42 (organisée par Frenchweb). Étaient présents Damien Cudel, chef de marché chez Microsoft – Jean Luc Bernard de Netwave, Olivier Corradi de Snips, David Bessis de tyniclues et Henri Verdier d’Etalab. Vous trouverez ci dessous un résumé des sujets abordés au cours de cette journée.

 Enjeux et finalités de l’exploitation et de l’analyse des données

La Data, peu importe qu’elle soit Big / Smart ou Open, est avant tout une « ambition et un état d’esprit ». Il ne faut pas s’attacher aux mots. La notion Big Data pointe ainsi une mauvaise métaphore, la question de la volumétrie ayant déjà été posée. L’hétérogénéité des données, la vitesse de traitement et la restitution sont désormais les véritables enjeux.

La finalité ultime est de remplacer l’intuition individuelle par quelque chose de plus concret. Les modes décisionnels traditionnels sont aujourd’hui remis en question. Ainsi, « la volumétrie des données nécessite de déléguer à des algorithmes des décisions. L’être humain peut alors se concentrer sur la stratégie » précise Jean – Luc Bernard de Netwave. Dans cette phase d’évangélisation des sociétés, Microsoft se place comme un acteur majeur de la démocratisation et de l’industrialisation de la Data. Cette dernière s’adresse à tous les types et tailles d’entreprises. Damien Cudel donne ainsi l’exemple de leur collaboration avec la société Adictiz spécialisée dans le développement et l’édition des jeux sociaux sur le web et sur téléphones mobiles (8 collaborateurs). A noter, cette problématique s’adresse davantage aux métiers qu’aux DSI. Certaines organisations comme les banques préférant confier ce sujet disruptif à l’externe plutôt qu’aux équipes IT internes.

La core team « Big Data »

Le Data Scientist n’est pas (et ne doit pas être) le seul prophète dans une société. Ce dernier doit pouvoir s’entourer au moins d’un developer (pour l’extraction des données) et d’un profil axé « métier » (pour la définition des objectifs business par exemple). Dans un second cercle, nous pouvons retrouver tous les profils liés au légal (Information Privacy), à l’infrastructure, etc.

J’ai également pu revenir avec les intervenants sur le métier de Data Scientist. Pout David Bessis de Tyniclues, « c’est un beau métier mais, on ne sait pas très bien ce que cela couvre » ! Cette fonction recouvre en effet de nombreuses spécifications techniques et humaines. Un spécialiste en Machine learning ou un profil plus proche des métiers pourront arbitrairement s’ériger en « Data Scientist ». Pour Olivier Corradi de Snips, les trois prérequis sont des connaissances en produit, en développement et en mathématiques. Henri Verdier d’Etalab rajoute que ce dernier doit être à la fois « costaud en statistiques et être un vrai codeur ».

Tous sont néanmoins tombés d’accord sur l’obligation d’avoir un esprit curieux. Il faut non seulement poser les problèmes mais aimer les résoudre… Les autres qualités demandées sont l’intuition, la compréhension des problématiques métiers voire « une âme de hacker ». Aujourd’hui plusieurs formations comme Paris Tech ou l’ENSAE proposent des formations.

Les pièges à éviter

En conclusion de cette conférence, les intervenants ont abordé les problèmes soulevés par l’exploitation des données en temps réel. Il faut concevoir qu’il n’y a pas de modèles préétablis et qu’il faut réapprendre en permanence. On ne peut pas baser ses décisions uniquement sur l’historique. Croire que le commerçant peut penser à la place voire mieux que son client est illusoire et dangereux. A été notamment mis en exergue la différence entre la data et l’analyse prédictive.

2 réflexions sur “La Data sous toutes ses coutures

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