Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données.

Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Elle utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, de la théorie et des technologies de l'information, parmi lesquelles : l’apprentissage automatique, la compression de données et le calcul à haute performance.

Rôle de la science des données 
La science des données produit des méthodes de tri et d’analyse de données de masse afin d’en extraire des informations utiles. Pour cela, elle se met en œuvre  selon quatre étapes : 
 La fouille, 
 Le nettoyage/formatage,
 Le traitement :
 Traitements classiques,
 Apprentissage automatique,
 Visualisation de données,
 L'exploitation des résultats sous forme
 de tableaux de bord et d'outils d'aide à la décision,
 de la publication de résultats (interne à l'entreprise, ou publics) 

Le spécialiste de science de données est donc souvent appelé à faire appel aux statistiques et au traitement du signal. Il s'attelle donc à la classification, au nettoyage, à l'exploration et à l'analyse de bases de données plus ou moins interopérables.

Histoire 
Cette discipline est issue de l'apparition et du développement des bases de données et de l'Internet et répond aussi à la complexité croissante et au volume en croissance exponentielle du nombre de données numériques disponibles dans le monde (infobésité).

Elle a reçu beaucoup d'attention dernièrement grâce à l’intérêt grandissant pour les "données massives". Cependant, la science des données ne se limite pas à l’étude de bases de données pouvant être qualifiées de "données massives".

Par ailleurs, l'essor de techniques d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle a également participé à la croissance de cette discipline et à son ouverture vers de nouveaux champs en passant, par exemple, de l’analyse statistique pure de données fortement structurées à l’analyse de données semi-structurées (XML par exemple) pour notamment mettre .

Impact sur la formation 
Comme toute discipline, cette science nouvelle a naturellement engendré de nouvelles filières de formation.

En France 
Cette science s’inscrit dans les efforts d’accompagnement du numérique, en lien depuis qu’elle existe avec la mission Etalab, dont le directeur, Henri Verdier, est aussi , assisté par des scientifiques de données recrutés pour .

Domaines d'utilisation 
Parmi les plus grands utilisateurs de la science des données figurent (par ordre alphabétique)

 Aéronautique
 Automobile
 Agriculture
 Assurance
 Banque & finance, dont "Trading financier"
 Distribution
 Econométrie, économie
 Énergie
 Géographie
 Industrie manufacturière 
 Médias (ex : journalisme de données) & loisirs
 Météorologie
 Moteurs  de  recherche
 Services (industrie des services)
 Santé publique (ex : épidémiologie, toxicologie, écotoxicologie...)
 TIC, télécommunications
 Tourisme
 Transport 
 Urbanisme, villes intelligentes, smartgrid
 Publicité 
 commerce électronique
 Environnement
 Climat

Compétences métier 
À ne pas confondre avec l’analyse métier et l’ingénierie des données, le scientifique de données va plus loin que l’analyste de données, notamment en utilisant l’apprentissage automatique. Un maître en science des données est quelqu'un qui peut utiliser un certain nombre de méthodes, d'outils et de technologies différents dans le traitement des données pour extraire des observations précieuses à partir de données confuses.

Pour cela, il doit être rigoureux, mais curieux et créatif, capable de trouver les données les plus adéquates pour une question et avoir une pensée structurée lui permettant de décomposer et organiser les questions et les processus.

Il doit savoir manipuler et nettoyer les données et les préparer dans un format adapté à l’analyse. Il doit aussi maitriser les sciences des données qui nécessitent une expertise pluridisciplinaire. Son expertise recouvre les domaines scientifiques, méthodologiques, statistiques (maitrise des statistiques descriptives ; moyennes, médianes, variance, déviation, distributions de probabilités, échantillonnage, statistiques inférentielles, etc.), des outils d'ingénierie logicielle du domaine (ex. SAS, R), de l'algorithmique de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond. Pour déduire des tendances prospectives probables et de bons modèles prédictifs, il peut également s'appuyer sur des bibliothèques (ex. TensorFlow, Keras, PyTorch). Évidemment, ces découvertes s'appuient autant sur les données du passé que du présent. Il doit maîtriser au moins un langage de programmation (Python, R, Java, Julia, Perl ou C/C++) et un langage de requête de base de données (SQL). Le scientifique de données doit aussi maîtriser les questions de régression et de classification, d'apprentissage supervisé ou non supervisé.  Il doit aussi avoir de solides compétences en droit des données et une maitrise des aspects éthiques et sociaux, notamment concernant la confidentialité, l'anonymisation, la sécurité des données sensibles (données personnelles et de santé notamment).

La maîtrise de la plateforme Hadoop, d'outils de traitement (ex. Hive, Pig...), d'outils d'infonuagique (ex Amazon S3) et la gestion de données non structurées (ex. données issues des réseaux sociaux, de flux vidéo ou audio) est un avantage et peut être requise par certains employeurs. Des notions d'intelligence artificielle sont de plus en plus requises (réseaux de neurones artificiels, etc.). In fine, le scientifique de données doit idéalement aussi être pédagogique, notamment par la maîtrise de la visualisation de données, et il doit être en mesure de déployer les modèles d'apprentissage automatique qu'il a mis au point (c'est-à-dire les rendre utilisables par des non-spécialistes). En rendant les modèles utilisables par les non spécialistes, le scientifique de données crée un « produit de données » (Data product). Celui-ci peut être une application sur un portable ou une application web. Les utilisateurs de R développent généralement leurs produits de données sur Shiny.

Selon Le Big Data 88 % des scientifiques de données ont au moins une maitrise (master) et 46 % un doctorat. Parmi ces scientifiques de données, 32 % proviennent du domaine des mathématiques et des statistiques, 19 % des sciences informatiques et 16 % d'écoles d’ingénieurs.

Selon le classement des 25 ou 50 « meilleurs » métiers du monde fait aux États-Unis par le site de recherche d’emploi Glassdoor, celui de Data Scientist arrivait en tête, devant les « ingénieurs DevOps » et les « Data Technicians ».

Évolutions attendues du métier 
Gartner Inc. estime que plus de 40 % des tâches du scientifique des données seront rapidement automatisées (avant 2020), ce qui devrait favoriser une augmentation de leur productivité, mais aussi l’apparition de « citoyens scientifiques de données » ( en anglais) et d’approches collaboratives (ex. Wikidata, Wikipédia).

Des questions éthiques et de démocratie se posent avec les vols massifs de données personnelles ou les usages manipulateurs de données. Un exemple d'usage qui pose des questions éthiques et qui peut influencer la démocratie est celui du scandale de Facebook et Cambridge Analytica/AggregateIQ. Un usage douteux, voire illégal, de données massives d'utilisateurs de réseaux sociaux a été utilisé au profit de quelques candidats (ex. Donald Trump en contexte d’élections aux États-Unis) ou d’idéologies (ex. en faveur du parti du Brexit lors du référendum sur l’appartenance du Royaume-Uni à l’Union européenne).  Des conséquences peuvent s’ensuivre, notamment dans le contexte du Brexit où le Royaume-Uni a finalement quitté l’Union européenne.

Salaires 
Selon Glassdoor, le salaire annuel d’un scientifique de données est en moyenne de 116 840 dollars et  Glassdoor estimait à 1 736 le nombre d’offres d’emploi. Le salaire annuel moyen d’un scientifique de données américain serait de 110 000 dollars, tandis qu’en France . Malgré l’apparition de nombreuses formations, les employeurs peinent encore à trouver des profils assez qualifiés.

Selon les plateformes de Freelance, le TJM (tarif journalier moyen) pour les "data Scientist" en freelancing se situe à 570 euros en moyenne pour les profils séniors et peut aller jusqu'à 1100 euros pour des projets d'envergure et complexes.

Notes et références

Voir aussi

Bibliographie

Articles connexes 
 Apprentissage automatique
 Big data
 Économétrie
Intelligence artificielle
 Interopérabilité
Kaggle
Métadonnée
Méthodologie politique
Ontologie (informatique)
Qualité des données
 Sociologie quantitative
 Visualisation de données

Liens externes 
 Journal of Data Science
 CODATA Data Science Journal

Science de l'information

Statistiques