Data scientist :

Data scientist : "le métier le plus sexy du XXIe siècle"

Elu métier le plus sexy au monde par la Harvard Business Review, le data scientist représente un enjeu crucial pour les entreprises mais exige de nombreuses qualités, comme nous l’explique Pascal Bélaud, directeur de la Practice Data Insight / Big Data au sein de Microsoft.

 

Selon le plan de la Nouvelle France industrielle, le marché du Big Data est estimé à 9 milliards d’euros en 2020 et représente un potentiel de 137 000 emplois créés ou consolidés. Parmi eux le data scientist, élu « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review. Il faut dire qu’avec le développement des nouvelles technologies, les entreprises disposent de volumes considérables d’informations qu’elles ne savent pas toujours traiter et surtout exploiter. C’est là où intervient le data scientist, pour créer des algorithmes qui vont pouvoir influer sur les performances des entreprises, en plus de manière prédictive. Le fantasme de Minority Report enfin à portée de main !

 

Quelles sont les différences majeures entre les métiers de data scientist et de statisticien ?

Pascal Bélaud – Mettre en place des algorithmes pour prédire les événements, cela date déjà d’une centaine d’années. La nouveauté, c’est l’environnement dans lequel on le fait. Nous devons aujourd’hui agir en temps réel quand avant il se passait plusieurs semaines entre la collecte des données et la prédiction. Les données, elles, sont à la fois endogènes à l’entreprise (comme les achats clients) et aussi exogènes (comme les commentaires sur Twitter, la météo, le trafic, etc.). La volumétrie des données, elle, a fortement évolué pour atteindre des milliards d’éléments.

 

Quelles qualités cela requiert ?

Pascal Bélaud – Alors que le data miner va chercher dans des bases de données définies, le data scientist va essayer de sortir du cadre, suivre son intuition pour lui-même définir les croisements intéressants. Il faut qu’il soit très créatif, autonome et capable de vulgarisation pour s’adapter aux exigences des métiers concernés. Il faut également être doté d’une grande curiosité, se rechallenger fréquemment pour ne pas enfoncer des portes ouvertes.

Les salaires dépendent fortement de l’expérience, mais la fourchette est plutôt élevée, entre 60 et 80 k€ par an, car il fournit une valeur importante pour l’entreprise.

 

Pouvez-vous nous donner quelques exemples d’usages ?

Pascal Bélaud – Le data scientist peut intervenir par exemple en marketing pour prédire le churn sur un site de ventes en ligne. Microsoft est également très impliqué avec les forces de police comme à Los Angeles par exemple, où nous avons mis en place un modèle prédictif sur les lieux où vont se produire les prochains crimes. Nous avons réussi cette prouesse en prenant en compte le fait qu’aux Etats-Unis, les salaires sont versés à la semaine, donc en fonction de la météo, des lieux de sorties, etc. nous savons déterminer les lieux où ces crimes ont le plus de chances de se produire.

 

Quels sont les enjeux pour les entreprises ?

Pascal Bélaud – En fait, la donnée en tant que telle n’a de valeur que si elle est traitée et analysée, un peu comme le pétrole brut et le raffinage. Le data scientist permet donc d’avoir un coup d’avance sur la concurrence et de faire évoluer les business models. C’est l’occasion également pour certaines entreprises de positionner aussi en vendeur de données à valeur ajoutée, comme par exemple un constructeur automobile qui, grâce aux capteurs installés dans ses véhicules peut anticiper le changement de plaquettes de frein, donc prévenir le producteur afin d’optimiser sa production et sa logistique. C’est en plus un vrai service pour le client.

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