Je dois intervenir ce vendredi 18 octobre 2019 au séminaire de la SFDS consacré au "Machine Learning appliqué à l'Agro-Industrie". Je parlerai surtout des outils que je préconise et que j'utilise moi-même pour mes enseignements en lien avec la data science dans nos formations. Au préalable, j'essaie de cerner le phénomène "machine learning". Il constitue un terreau de nouvelles applications qui nécessitent des nouvelles fonctionnalités des outils. Lesquels doivent dépasser les attendus des "simples" logiciels de stats que nous connaissons depuis bien longtemps déjà.
Ma démonstration aboutit un peu à une ode à R et Python quand-même. Mais bon, reconstruire les évidences est parfois instructif m'a-t-on dit. Prendre du recul permet de remettre en perspective nos choix et nos décisions. Dans le cas de ces deux logiciels, au-delà des aspects pédagogiques et de leurs aptitudes, leur forte pénétration dans les entreprises et, de ce fait, leur présence explicite dans les offres d'emplois qui ciblent nos étudiants, sont des éléments d'appréciation primordiaux qui n'étaient pas évidents il y a quelques années encore, lorsqu'on parlait de logiciels libres dans le domaine du machine learning et de la data science. De même, l'ouverture vers la programmation qu'offre ces outils se révèle décisive dans la formation de nos étudiants. Nous pouvons ainsi doubler la compétence en traitements avec la capacité à produire du code performant.
Pour illustrer mon propos, je décrirai quelques projets réalisés par mes étudiants dans le cadre académique du Master SISE. Leur savoir-faire allié à l'efficacité opérationnelle de R et Python leur permettent de réaliser des véritables prouesses en temps réduit.
Support de l'intervention : Slides Machine Learning - Outils
Mots-clés : logiciel R, Python, machine learning, formation, master data science, science des données, big data analytics, logiciels libres
