Faire parler les données, leur donner du sens et les transformer en solutions d’affaires : voilà quelques-uns des miracles accomplis au quotidien par les scientifiques de données. Une experte nous fait le portrait de cette expertise très demandée.
Gaëlle Ramboanasolo est analyste de données au service du secteur culturel. Nul ne sait mieux qu’elle analyser les publics des salles de spectacle, à partir des données recueillies par les billetteries, par exemple. Stimulée par ce qui lui apparaît comme un « véritable nouveau paradigme », elle monte en ce moment sa propre compagnie en intelligence artificielle et analytique avancée au service des industries créatives. « Il ne s’agit plus seulement d’analyser les données, précise-t-elle, mais aussi de développer des algorithmes et des outils de modélisation et de visualisation pouvant être utilisés de façon autonome par nos clients. »
Selon un rapport publié par IBM en 2017, les offres d’emploi pour des scientifiques de données ont augmenté de 5 % seulement au cours de l’année 2016 aux États-Unis, et on offre des salaires concurrentiels oscillant entre 105 000 $ et 117 000 $ par année.
« Les données sont un nouvel or noir ! s’exclame Gaëlle Ramboanasolo. On peut les exploiter pour régler toutes sortes de problèmes. En culture ou en entreprise, ça amène une nouvelle philosophie dans le rapport avec les clientèles. Dans d’autres milieux, notamment en environnement, l’analyse de données visuelles (comme des images satellites du territoire) permettra un jour de secourir des populations à risque. »
Un travail concret
Pour le scientifique de données, les journées se suivent et ne se ressemblent pas. Mais le travail suit néanmoins un chemin balisé, une marche à suivre pour arriver à tirer le maximum d’un ensemble de données. Le scientifique a intérêt à être un bon vulgarisateur : la première étape est toujours d’expliquer au client le potentiel des données, souvent insoupçonné par ce dernier, puis d’identifier ses besoins, dans une sorte de « discussion stratégique ».
« On procède ensuite à ce qu’on appelle le diagnostic de données, c’est-à-dire une identification minutieuse du contenu des bases de données, et un certain nettoyage de celles-ci pour y voir plus clair », détaille Gaëlle Ramboanasolo.
Le scientifique va ensuite « élaborer un modèle d’analyse et de calcul à partir d’une question précise » pour interroger les données.
Informaticien de haut niveau, le scientifique de données est souvent un autodidacte, selon l’entrepreneure. La profession attire autant des doctorants en informatique qui ont une bonne capacité d’analyse que des passionnés inventifs qui ont appris sur le tas. « Évidemment, les programmes universitaires fournissent une bonne structure, mais ils sont toujours un peu en retard par rapport au marché. Je recommande néanmoins la maîtrise en intelligence d’affaires ou en science des données », conclut Gaëlle Ramboanasolo.