La formation Data, sujet vaste, complexe et en évolution permanente, exige expérience et pédagogie. C’est pourquoi nous avons décidé de mettre à l’honneur celles et ceux qui donnent vie à Retengr en animant nos formations en hautes technologies. Au sein de notre organisme, nos formatrices et nos formateurs sont exclusivement des professionnels passionnés qui ont à la fois un pied dans la formation et l’autre en entreprise. Ils sont des pointures dans leurs domaines d’expertise et savent faire preuve d’une grande capacité d’adaptation. Dans cet article, Alexia Audevart, formatrice et data scientist, partage avec nous son expérience de formatrice Data chez Retengr.  

1. Et si on en apprenait un peu plus sur vous et votre métier de data scientist ?

  Je suis Alexia Audevart, data scientist et fondatrice de la société datactik. Mon métier se décompose en 3 parties :

1. Une première partie “expertise et développement” autour de la valorisation des données où j’accompagne mes clients dans leur stratégie data. Je les aide à passer de l’idée au prototype ainsi qu’à développer ou à améliorer leurs solutions data.
2. La seconde concerne la formation data, que ce soit auprès d’étudiants ou d’un public de professionnels comme avec Retengr.
3. Et la dernière que j'appellerai “partage de connaissances”. En effet, j’interviens régulièrement lors de conférences. J’ai d’ailleurs animé un TEDx à la Baule sur l’impact de l’IA et des neurosciences sur l’apprentissage. Depuis quelque temps, je suis également auteure. J’ai co-publié en septembre 2019 l’ouvrage Apprendre Demain sur l’intelligence artificielle et les neurosciences (édition Dunod) et un prochain livre sur le Deep Learning chez Packt devrait sortir début 2021.

  Enfin, je suis aussi Google Developer Expert. Cela me donne le privilège d’être au contact des équipes et de la communauté TensorFlow ainsi que d’avoir accès à des informations en avant-première. C’est un avantage non négligeable dans le milieu de la data.  

2. Qu’aimez-vous le plus dans votre métier de data scientist ?

  Je peux résumer cela en trois mots : Apprendre, Échanger et Partager.  

3. Depuis quand avez-vous rejoint Retengr ?

  L’histoire a commencé il y a déjà bientôt 2 ans.  

4. Quelles formations en Data animez-vous avec Retengr ?

  Avec Retengr, j’interviens dans différentes formations Data en entreprise. La formation en architecture Big Data me permet de m’adresser à un public large du DSI au développeur, qui souhaite pouvoir appréhender l'écosystème du Data. L’objectif est surtout de leur faire comprendre les enjeux du Big Data pour les entreprises d'aujourd'hui et de demain. Je leur donne ainsi les clés pour mieux aborder les technologies qui existent afin de stocker et traiter d’importants volumes de données. Dans la formation “Pensez comme un data scientist”, je m’adresse à des profils un peu plus expérimentés qui veulent comprendre une des briques de l'Intelligence Artificielle : le Machine Learning.  Je leur apprends comment préparer les données, puis créer et déployer un modèle de production. Enfin, la formation Deep Learning permet de rentrer dans les réseaux de neurones. Elle nécessite de maîtriser les concepts de base du Machine Learning et s'adresse aux data scientists, data analysts, data engineers et développeurs. Dans cette formation, nous explorons les différentes architectures de réseaux de neurones permettant de traiter des données comme des images, du texte ou des séries temporelles. On découvre ainsi les dernières avancées de l’intelligence artificielle !  

5. Qu’est-ce qui vous a poussé à devenir formatrice Data ?

  C’est l’envie de partager et de transmettre mes connaissances en data. Avec le temps, j’ai également réalisé que le partage des connaissances était bidirectionnel et qu’en tant que formateur, nous apprenons énormément des stagiaires.  

6. Qu’appréciez-vous particulièrement en travaillant avec notre organisme de formation en hautes technologies ?

  Retengr, c’est une équipe bienveillante, attentionnée, professionnelle, disponible et toujours de bonne humeur !  

7. Quelle formation en Data aimez-vous le plus réaliser et pourquoi ?

  Sans hésiter la formation Deep Learning. Le concept de s’inspirer du cerveau biologique pour faire apprendre des choses à une machine me passionne toujours autant.  

8. Quelle est VOTRE définition du Big Data ?

  Le Big Data est la capacité de collecter, stocker, traiter et valoriser un grand ensemble de données où chaque donnée a une taille insignifiante. Par exemple, si vous devez traiter tous les tweets de Tweeter pendant 1 mois, vous allez traiter un très gros volume de données mais si on se focalise sur la taille d’un tweet, c’est tout petit.  

9. A quels métiers permet d’accéder une formation en Big Data ?

  Les formations Data ouvrent de nombreuses portes et on retrouve une multitude de métiers : Data Scientist, Data Engineer, Data Architect...

10. Selon vous, à quelles entreprises s’adresse le Big Data ?

  Il s’adresse à toutes les entreprises qui ont une approche data-centric, c’est-à-dire qui mettent la donnée au centre de leurs activités. Ils peuvent alors traiter de gros volumes de données ainsi que des données en temps réel. Bref, le Big Data s’adresse à toutes les entreprises ayant un SI (système d’information) moderne.  

11. Avez-vous des exemples d’applications concrètes de Big Data en entreprise à nous partager ?

  L’objectif du Big Data est de créer de la valeur à partir des données. Beaucoup d'entreprises ont adopté le Big Data pour élargir leur business model. Airbus, que tout le monde connaît, ne se contente plus de vendre des avions, mais vend également des services de maintenance prédictive afin que les compagnies aériennes optimisent le mieux possible leurs avions. Dans le domaine de l’énergie, EDF fournit toujours de l’électricité, mais vous donne accès à vos informations de consommation en quasi temps réel. Des exemples comme cela, il y en a de plus en plus.  

12. Comment voyez-vous le futur avec le développement du Big Data ?

  Après avoir eu une grande période Hadoop (le petit éléphant jaune) et la création de data lake hébergé in-situ, on voit émerger des nouvelles architectures utilisant la puissance du Cloud laissant au provider la responsabilité de s’occuper des clusters.  

13. Quelle est votre vision de l’intelligence artificielle et son évolution ?

  Je ne vais rien vous apprendre en vous disant que l’intelligence artificielle est en train de bouleverser le monde dans lequel on vit ! Lors de la création de cette discipline, l’objectif était de recréer une intelligence humaine dans une machine. Nous en sommes très loin, mais nous arrivons à créer des systèmes capables de réaliser des tâches simples, spécialisées et répétitives mieux que nous les humains. L’un des principaux objectifs de l’intelligence artificielle sera de faire accepter, partout, et par tous ces nouveaux outils qui aident, optimisent ou remplacent les tâches jusqu’ici réalisées par les humains. Pour cela, il faudra forcément former de plus en plus de personnes maîtrisant les concepts techniques pour créer de tels systèmes. L’autre enjeu sera d'acculturer le maximum de personnes pour que chacun saisisse les enjeux économiques et stratégiques de ces nouveaux outils.  

14. Une anecdote de formation à partager avec nous ?

  Quand on crée des machines dans le cloud, il ne faut pas oublier de les sécuriser… Nous en avons fait l’expérience pendant une session où nous nous sommes fait pirater les machines… Cela a été réglé en 10 minutes, magie du cloud et maintenant tout est sécurisé ! Voici un bon exemple du Learning by Doing que l’on applique dans toutes les formations Data chez Retengr !     ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Un grand merci à Alexia d’avoir accepté de nous partager son expérience et ses idées avec nous ! Si cet article vous a plu et que vous souhaitez rencontrer Alexia ou un autre de nos formateurs au cours de nos formations en Data, n’hésitez pas à nous contacter, nous serons ravis d’échanger avec vous !