L’évolution du rôle traditionnel du data scientist
Depuis quelques années, le métier de data scientist connaît une transformation profonde sous l’impulsion de l’intelligence artificielle (IA). Autrefois, le data scientist se concentrait principalement sur la collecte de données, l’analyse statistique et la modélisation prédictive. Mais aujourd’hui, l’IA a simplifié et automatisé de nombreux aspects de ce travail, conduisant à une redéfinition des compétences et responsabilités de ces experts.
La montée en puissance de l’automatisation
L’un des principaux impacts de l’IA sur le métier de data scientist est l’automatisation des tâches répétitives. Grâce aux avancées en machine learning et deep learning, des modules tels qu’AutoML (Automated Machine Learning) peuvent désormais traiter de larges volumes de données et construire des modèles prédictifs avec très peu d’intervention humaine. Voici quelques domaines où l’automatisation joue un rôle crucial :
- Prétraitement des données
- Sélection de fonctionnalités
- Optimisation des hyperparamètres
Cette automatisation permet aux data scientists de consacrer plus de temps à des tâches stratégiques et complexes telles que l’interprétation des résultats, la prise de décision basée sur les données, et l’exploration de nouvelles applications de l’IA.
Le développement de nouvelles compétences
Pour rester pertinent dans ce secteur en évolution rapide, les data scientists doivent adapter et élargir leurs compétences. Les connaissances classiques en statistiques et programmation ne suffisent plus. Aujourd’hui, il est essentiel d’acquérir des compétences en ingénierie IA, en gestion de projet, ainsi que des soft skills comme la communication et le travail d’équipe. Les experts prévoient que la prochaine génération de data scientists sera davantage axée sur :
- La connaissance approfondie des algorithmes sophistiqués
- L’implémentation pratique des technologies de l’IA
- La gestion et la conservation éthique des données
Les outils de collaboration et de partage des connaissances
Avec l’intégration de l’IA, de nouveaux outils de collaboration voient le jour, permettant aux data scientists de partager leurs méthodes et découvertes plus facilement. Les plateformes de partage de code, les environnements de développement intégrés et les communautés en ligne jouent un rôle clé dans cette transformation. Ces outils facilitent la montée en compétences grâce à l’échange de best practices et de ressources pédagogiques.
Stewdy et l’éducation à l’IA
Le lien entre cette transformation du métier de data scientist et l’éducation est indéniable. C’est là que des plateformes comme Stewdy se démarquent. Stewdy, une plateforme de tutorat française basée sur l’IA, est dédiée à aider les collégiens et lycéens dans 15 matières différentes. Elle offre une variété de fonctionnalités innovantes. Par exemple, la plateforme permet aux élèves d’importer une image ou un document PDF pour travailler sur un cours ou un exercice. Cela encourage une approche interactive et engageante de l’apprentissage.
Grâce à Stewdy, les étudiants peuvent également s’entraîner avec la clavier-calculatrice pour résoudre des exercices de mathématiques. En étant incubée à Station F par Telecom Paris, Stewdy combine les dernières avancées en IA avec une solide compréhension du programme national d’éducation, ce qui en fait un outil précieux pour préparer les jeunes générations aux métiers de demain, y compris celui de data scientist.
Conclusion : une profession en perpétuelle évolution
Il est clair que l’IA continue de transformer le rôle des data scientists, en automatisant les tâches routinières et en introduisant des compétences variées et nouvelles au sein de cette profession. Les data scientists modernes doivent impérativement rester à la pointe de la technologie pour naviguer efficacement dans ce paysage changeant. À travers une combinaison d’outils d’automatisation, de compétences accrues et de collaboration, le futur de ce métier promet des opportunités passionnantes pour ceux qui sont prêts à s’adapter.
Source: https://www.vosgesmatin.fr/paroles-de-partenaires/2024/08/07/l-impact-de-l-ia-sur-les-metiers-traditionnels-le-cas-des-data-scientists
